In [1]:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.stats as stats
from tqdm import tqdm
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier

plt.style.use('fivethirtyeight')
sns.set(font_scale=1.5)
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
%matplotlib inline

1. Load data

In [2]:
conflicts=pd.read_csv('/Users/alexandra/Documents/GA_DSI/DSI5-lessons/projects/project-capstone/Armed_conflict_files/african_conflicts.csv', encoding="latin1",low_memory=False)
In [3]:
conflicts.head(3)
Out[3]:
ACTOR1 ACTOR1_ID ACTOR2 ACTOR2_ID ACTOR_DYAD_ID ADMIN1 ADMIN2 ADMIN3 ALLY_ACTOR_1 ALLY_ACTOR_2 ... INTER1 INTER2 INTERACTION LATITUDE LOCATION LONGITUDE NOTES SOURCE TIME_PRECISION YEAR
0 Police Forces of Algeria (1999-) NaN Civilians (Algeria) NaN NaN Tizi Ouzou Beni-Douala NaN NaN Berber Ethnic Group (Algeria) ... 1 7 17 36.61954 Beni Douala 4.08282 A Berber student was shot while in police cust... Associated Press Online 1 2001
1 Rioters (Algeria) NaN Police Forces of Algeria (1999-) NaN NaN Tizi Ouzou Tizi Ouzou NaN Berber Ethnic Group (Algeria) NaN ... 5 1 15 36.71183 Tizi Ouzou 4.04591 Riots were reported in numerous villages in Ka... Kabylie report 1 2001
2 Protesters (Algeria) NaN NaN NaN NaN Bejaia Amizour NaN Students (Algeria) NaN ... 6 0 60 36.64022 Amizour 4.90131 Students protested in the Amizour area. At lea... Crisis Group 1 2001

3 rows × 28 columns

In [4]:
conflicts.shape
Out[4]:
(165808, 28)
In [5]:
list(conflicts)
Out[5]:
['ACTOR1',
 'ACTOR1_ID',
 'ACTOR2',
 'ACTOR2_ID',
 'ACTOR_DYAD_ID',
 'ADMIN1',
 'ADMIN2',
 'ADMIN3',
 'ALLY_ACTOR_1',
 'ALLY_ACTOR_2',
 'COUNTRY',
 'EVENT_DATE',
 'EVENT_ID_CNTY',
 'EVENT_ID_NO_CNTY',
 'EVENT_TYPE',
 'FATALITIES',
 'GEO_PRECISION',
 'GWNO',
 'INTER1',
 'INTER2',
 'INTERACTION',
 'LATITUDE',
 'LOCATION',
 'LONGITUDE',
 'NOTES',
 'SOURCE',
 'TIME_PRECISION',
 'YEAR']
In [6]:
conflicts.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 165808 entries, 0 to 165807
Data columns (total 28 columns):
ACTOR1              165808 non-null object
ACTOR1_ID           140747 non-null float64
ACTOR2              122255 non-null object
ACTOR2_ID           140747 non-null float64
ACTOR_DYAD_ID       140747 non-null object
ADMIN1              165808 non-null object
ADMIN2              165676 non-null object
ADMIN3              86933 non-null object
ALLY_ACTOR_1        28144 non-null object
ALLY_ACTOR_2        19651 non-null object
COUNTRY             165808 non-null object
EVENT_DATE          165808 non-null object
EVENT_ID_CNTY       165808 non-null object
EVENT_ID_NO_CNTY    140747 non-null float64
EVENT_TYPE          165808 non-null object
FATALITIES          165808 non-null int64
GEO_PRECISION       165808 non-null int64
GWNO                165808 non-null int64
INTER1              165808 non-null int64
INTER2              165808 non-null int64
INTERACTION         165808 non-null int64
LATITUDE            165808 non-null object
LOCATION            165805 non-null object
LONGITUDE           165808 non-null object
NOTES               155581 non-null object
SOURCE              165635 non-null object
TIME_PRECISION      165808 non-null int64
YEAR                165808 non-null int64
dtypes: float64(3), int64(8), object(17)
memory usage: 35.4+ MB
In [7]:
conflicts.describe()
Out[7]:
ACTOR1_ID ACTOR2_ID EVENT_ID_NO_CNTY FATALITIES GEO_PRECISION GWNO INTER1 INTER2 INTERACTION TIME_PRECISION YEAR
count 140747.000000 140747.000000 140747.000000 165808.000000 165808.000000 165808.000000 165808.000000 165808.000000 165808.000000 165808.000000 165808.000000
mean 2587.796692 1211.638820 70374.000000 4.420257 1.261061 538.296964 3.385500 3.193603 32.001604 1.138751 2010.760898
std 1030.065824 1242.978894 40630.303506 76.071441 0.524248 61.974200 2.033114 2.920635 18.284381 0.441038 5.897476
min 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 1.000000 404.000000 1.000000 0.000000 10.000000 1.000000 1997.000000
25% 2081.000000 0.000000 35187.500000 0.000000 1.000000 490.000000 1.000000 0.000000 15.000000 1.000000 2007.000000
50% 3043.000000 675.000000 70374.000000 0.000000 1.000000 520.000000 3.000000 2.000000 28.000000 1.000000 2013.000000
75% 3288.000000 2229.000000 105560.500000 1.000000 1.000000 615.000000 5.000000 7.000000 47.000000 1.000000 2016.000000
max 3960.000000 3960.000000 140747.000000 25000.000000 3.000000 651.000000 8.000000 8.000000 88.000000 3.000000 2017.000000
In [8]:
from pandas_summary import DataFrameSummary as DFS
dfs = DFS(conflicts)
dfs.summary().T
Out[8]:
count mean std min 25% 50% 75% max counts uniques missing missing_perc types
ACTOR1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 165808 3288 0 0% categorical
ACTOR1_ID 140747 2587.8 1030.07 1 2081 3043 3288 3960 140747 3032 25061 15.11% numeric
ACTOR2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 122255 2827 43553 26.27% categorical
ACTOR2_ID 140747 1211.64 1242.98 0 0 675 2229 3960 140747 2558 25061 15.11% numeric
ACTOR_DYAD_ID NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 140747 9520 25061 15.11% categorical
ADMIN1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 165808 735 0 0% categorical
ADMIN2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 165676 4085 132 0.08% categorical
ADMIN3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 86933 4795 78875 47.57% categorical
ALLY_ACTOR_1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28144 3272 137664 83.03% categorical
ALLY_ACTOR_2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19651 2759 146157 88.15% categorical
COUNTRY NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 165808 50 0 0% categorical
EVENT_DATE NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 165808 7639 0 0% categorical
EVENT_ID_CNTY NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 165808 155591 0 0% categorical
EVENT_ID_NO_CNTY 140747 70374 40630.3 1 35187.5 70374 105560 140747 140747 140747 25061 15.11% numeric
EVENT_TYPE NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 165808 14 0 0% categorical
FATALITIES 165808 4.42026 76.0714 0 0 0 1 25000 165808 263 0 0% numeric
GEO_PRECISION 165808 1.26106 0.524248 1 1 1 1 3 165808 3 0 0% numeric
GWNO 165808 538.297 61.9742 404 490 520 615 651 165808 49 0 0% numeric
INTER1 165808 3.3855 2.03311 1 1 3 5 8 165808 8 0 0% numeric
INTER2 165808 3.1936 2.92064 0 0 2 7 8 165808 9 0 0% numeric
INTERACTION 165808 32.0016 18.2844 10 15 28 47 88 165808 43 0 0% numeric
LATITUDE NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 165808 19082 0 0% categorical
LOCATION NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 165805 17936 3 0.00% categorical
LONGITUDE NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 165808 19243 0 0% categorical
NOTES NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 155581 126318 10227 6.17% categorical
SOURCE NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 165635 11908 173 0.10% categorical
TIME_PRECISION 165808 1.13875 0.441038 1 1 1 1 3 165808 3 0 0% numeric
YEAR 165808 2010.76 5.89748 1997 2007 2013 2016 2017 165808 21 0 0% numeric

2. EDA - part A: Univariate analysis

A) Change to lowercase

In [9]:
conflicts.columns = [x.lower() for x in conflicts.columns]

B) Check for nulls

In [10]:
conflicts.isnull().sum()
Out[10]:
actor1                   0
actor1_id            25061
actor2               43553
actor2_id            25061
actor_dyad_id        25061
admin1                   0
admin2                 132
admin3               78875
ally_actor_1        137664
ally_actor_2        146157
country                  0
event_date               0
event_id_cnty            0
event_id_no_cnty     25061
event_type               0
fatalities               0
geo_precision            0
gwno                     0
inter1                   0
inter2                   0
interaction              0
latitude                 0
location                 3
longitude                0
notes                10227
source                 173
time_precision           0
year                     0
dtype: int64

I have some nulls but not in the columns i'm most interested in. Most likely i will not use the columns with the nulls other than hte source and the notes which i will use in the NLP section of the project. At this stage i'm not yet making a final decision about which columns to keep or remove.

Country

In [11]:
conflicts['country'].unique()
Out[11]:
array(['Algeria', 'Angola', 'Benin', 'Burkina Faso', 'Burundi',
       'Cameroon', 'Central African Republic', 'Chad',
       'Democratic Republic of Congo', 'Egypt', 'Equatorial Guinea',
       'Eritrea', 'Ethiopia', 'Gabon', 'Gambia', 'Ghana', 'Guinea',
       'Guinea-Bissau', 'Ivory Coast', 'Kenya', 'Lesotho', 'Liberia',
       'Libya', 'Madagascar', 'Malawi', 'Mali', 'Mauritania', 'Morocco',
       'Mozambique', 'Namibia', 'Niger', 'Nigeria', 'Republic of Congo',
       'Rwanda', 'Senegal', 'Sierra Leone', 'Somalia', 'South Africa',
       'South Sudan', 'Sudan', 'Swaziland', 'Tanzania', 'Togo', 'Tunisia',
       'Uganda', 'Zambia', 'Zimbabwe', 'Botswana', 'Djibouti',
       'Mozambique '], dtype=object)

**I've noticed a problem with Mozambique as it appears twice.

In [12]:
conflicts.country.replace({"Mozambique ": "Mozambique" },inplace=True)
In [13]:
len(conflicts.country.unique())
Out[13]:
49

Oh joy, so from 1996 until 2017 there have incidents of armed conflict recorded in 49 out of the 54 currently 'officially' recognized countries. Depending on who you ask africa has between 47-58 countries but i'm going with UN official number of 54. Countries with no recorded incidents include: cape verde, seychelles, comorros, sao tome. all islands and with the exception of sao tome who is too closed off, these countries have active and profitable tourism industries.

so clearly being an island with tourism potential lowers your risk of conflict. make sure you use number of neighbours as predictor as well as tourism data from world bank.

In [14]:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,10))

sns.countplot(conflicts['country'], label='Count', ax=ax)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

Event Type

In [15]:
conflicts.event_type.value_counts()
Out[15]:
Riots/Protests                                47224
Violence against civilians                    45021
Battle-No change of territory                 44005
Strategic development                         10923
Remote violence                               10456
Battle-Government regains territory            2632
Non-violent transfer of territory              2566
Battle-Non-state actor overtakes territory     2135
Headquarters or base established                771
Remote Violence                                  30
Violence Against Civilians                       21
Battle-no change of territory                    16
Strategic Development                             7
Strategic development                             1
Name: event_type, dtype: int64

Spelling mistakes have lead to some errors in event descriptions. Simple cleanup required.

In [16]:
conflicts.event_type.replace({"Violence Against Civilians": "Violence against civilians","Strategic Development":"Strategic development","Strategic development ":"Strategic development", "Remote Violence":"Remote violence", "Battle-no change of territory":"Battle-No change of territory"},inplace=True)
In [17]:
conflicts.event_type.value_counts()
Out[17]:
Riots/Protests                                47224
Violence against civilians                    45042
Battle-No change of territory                 44021
Strategic development                         10931
Remote violence                               10486
Battle-Government regains territory            2632
Non-violent transfer of territory              2566
Battle-Non-state actor overtakes territory     2135
Headquarters or base established                771
Name: event_type, dtype: int64
In [18]:
len(conflicts.event_type)
Out[18]:
165808
In [19]:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))

sns.countplot(conflicts['event_type'], label='Count', ax=ax)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

Actor

In [21]:
conflicts.actor1.describe()
Out[21]:
count                                 165808
unique                                  3288
top       Unidentified Armed Group (Somalia)
freq                                    5896
Name: actor1, dtype: object

Clearly a large collection of different groups but they tend to fall into teh same categories so let's look at their categories. ACLED provides ua with a simplified version (inter1).

Explanation:

1- Government and State Security
2- Rebel Groups
3- Political Militias
4- Identity Militias
5- Rioters
6- Protesters
7- Civilians 
8- External/Other Forces
In [22]:
conflicts.inter1.value_counts()
Out[22]:
1    41906
3    37034
6    31610
2    21958
5    15531
4    11252
8     6477
7       40
Name: inter1, dtype: int64

Inter2 refers to whom the action was carried out on.

In [23]:
sns.countplot(conflicts['inter1'], color="b")
plt.show()
In [24]:
conflicts.inter2.value_counts()
Out[24]:
7    50765
0    43553
1    24588
2    20414
3    13655
4     6035
8     2677
5     2493
6     1628
Name: inter2, dtype: int64

Inter2 has an extra value (0) refering to the actions that didnt target a specific group

In [25]:
sns.countplot(conflicts['inter2'], color="r")
plt.show()

Interaction

In [26]:
conflicts['interaction'].describe()
Out[26]:
count    165808.000000
mean         32.001604
std          18.284381
min          10.000000
25%          15.000000
50%          28.000000
75%          47.000000
max          88.000000
Name: interaction, dtype: float64
In [27]:
conflicts['interaction'].value_counts()
Out[27]:
60    27953
37    23436
12    21299
13    14721
17    10277
27     9900
15     7279
50     6514
47     5375
16     4774
44     4331
28     4037
20     3023
30     2805
23     2420
33     2246
10     2170
38     1740
11     1706
14     1531
55     1407
18     1029
57      889
78      883
80      853
34      785
24      558
22      546
58      257
40      212
35      148
36      142
48      127
66       89
68       82
56       75
88       73
45       27
26       24
70       23
25       20
46       11
77       11
Name: interaction, dtype: int64
In [28]:
len(conflicts['interaction'].unique())
Out[28]:
43
In [29]:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))

sns.countplot(conflicts['interaction'], label='Count', ax=ax)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

Fatalities

In [30]:
conflicts.fatalities.describe()
Out[30]:
count    165808.000000
mean          4.420257
std          76.071441
min           0.000000
25%           0.000000
50%           0.000000
75%           1.000000
max       25000.000000
Name: fatalities, dtype: float64
In [31]:
conflicts.fatalities.value_counts().head(10)
Out[31]:
0     113321
1      18316
2       7978
3       4628
4       3026
5       2623
10      2541
6       1657
7       1403
8        990
Name: fatalities, dtype: int64

Fatalities need to be analysed with other features to get more meaning from this.

Year

In [32]:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,8))

sns.countplot(conflicts['year'], ax=ax)
plt.show()

Bivariate analysis - Causes of conflict

In [33]:
grouped1=conflicts.groupby(['event_type', 'inter1'])
grouped1.size().head(20)
Out[33]:
event_type                                  inter1
Battle-Government regains territory         1          1875
                                            2           271
                                            3           185
                                            4             6
                                            8           295
Battle-No change of territory               1         20120
                                            2          7008
                                            3          8684
                                            4          5384
                                            8          2825
Battle-Non-state actor overtakes territory  1           803
                                            2           788
                                            3           339
                                            4            92
                                            8           113
Headquarters or base established            1            65
                                            2           318
                                            3           250
                                            4             3
                                            8           135
dtype: int64
In [34]:
event_type_actor=pd.crosstab(index=conflicts['inter1'], columns=conflicts['event_type'])
event_type_actor
Out[34]:
event_type Battle-Government regains territory Battle-No change of territory Battle-Non-state actor overtakes territory Headquarters or base established Non-violent transfer of territory Remote violence Riots/Protests Strategic development Violence against civilians
inter1
1 1875 20120 803 65 399 4187 1584 4772 8101
2 271 7008 788 318 1248 1328 3 2441 8553
3 185 8684 339 250 442 3423 48 2756 20907
4 6 5384 92 3 27 93 6 352 5289
5 0 0 0 0 0 4 14619 5 903
6 0 0 0 0 1 1 30941 13 654
7 0 0 0 0 1 2 0 37 0
8 295 2825 113 135 448 1448 23 555 635
In [35]:
event_type_actor.plot(kind='bar', figsize=(18,12), stacked=True)
Out[35]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a124058d0>
In [36]:
event_type_year=pd.crosstab(index=conflicts['year'], columns=conflicts['event_type'])
event_type_year
Out[36]:
event_type Battle-Government regains territory Battle-No change of territory Battle-Non-state actor overtakes territory Headquarters or base established Non-violent transfer of territory Remote violence Riots/Protests Strategic development Violence against civilians
year
1997 152 916 159 102 219 108 403 328 958
1998 206 1286 177 133 636 120 439 371 1274
1999 208 2332 158 64 308 174 421 356 987
2000 85 1688 73 84 202 191 466 177 1278
2001 93 1322 96 27 97 110 489 216 1218
2002 75 1491 198 41 32 157 544 138 1805
2003 69 1302 126 27 4 200 512 111 1519
2004 23 1020 21 2 10 168 546 131 1351
2005 41 872 8 1 8 54 738 139 1132
2006 69 950 66 8 42 96 510 120 879
2007 35 1466 24 5 20 326 750 112 1228
2008 65 1793 54 13 55 297 791 190 1916
2009 78 1128 51 13 41 194 963 271 1282
2010 37 1435 12 51 20 303 1009 298 1403
2011 85 1760 134 40 62 610 2759 577 1800
2012 101 2333 113 36 93 791 3355 1218 2597
2013 110 3745 101 46 70 855 5360 932 3560
2014 149 4412 145 30 152 1259 5403 1007 4399
2015 219 3891 150 12 127 1264 6244 1383 4423
2016 594 6695 204 28 309 2491 12145 2369 7666
2017 138 2184 65 8 59 718 3377 487 2367
In [37]:
event_type_year.plot(kind='bar', figsize=(12,8), stacked=True)
Out[37]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a11db25f8>
In [38]:
event_type_year.plot(kind='line', figsize=(12,8), stacked=True)
Out[38]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a1469fe10>
In [39]:
sns.factorplot(x='event_type', y='fatalities', data= conflicts, kind='bar', aspect=3).set_xticklabels(rotation=90, horizontalalignment='right', fontsize=16).set_yticklabels(fontsize=16)
plt.xlabel('Event type', fontsize=16)
plt.ylabel('Mean Fatalities', fontsize=16)
plt.show()
In [40]:
new=conflicts[['country', 'fatalities']]
new=new.groupby(['country']).sum()
new=new.sort_values(by=['fatalities'], ascending=False)

new.head(10)
Out[40]:
fatalities
country
Angola 143881
Sudan 89288
Eritrea 79399
Democratic Republic of Congo 79255
Nigeria 63685
Ethiopia 51849
Somalia 43023
South Sudan 30889
Burundi 22655
Libya 19180
In [41]:
sns.factorplot(x='year', y='fatalities', data= conflicts, kind='bar', aspect=3).set_xticklabels(rotation=90, horizontalalignment='right', fontsize=16).set_yticklabels(fontsize=16)
plt.xlabel('Year', fontsize=16)
plt.ylabel('Mean Fatalities', fontsize=16)
plt.show()

lets look at the interactions between the actors in coflict by trying to map their activities using networks

In [42]:
import matplotlib.cm as cm
import networkx as nx
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
In [43]:
df = conflicts[['inter1','inter2']]
df['indicator'] = 1

/Users/alexandra/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
In [44]:
df_1 = df.groupby(['inter1','inter2']).count().reset_index()

Weighted networks

In [45]:
G_w = nx.DiGraph()
G_w.add_nodes_from(range(8))
G_w.add_weighted_edges_from(df_1.values)
In [46]:
print(nx.info(G_w))

Name: 
Type: DiGraph
Number of nodes: 9
Number of edges: 67
Average in degree:   7.4444
Average out degree:   7.4444
In [47]:
nx.adjacency_matrix(G_w).todense()
Out[47]:
matrix([[    0,     0,     0,     0,     0,     0,     0,     0,     0],
        [ 2170,  1707, 15033,  9027,   927,   993,  1404, 10275,   370],
        [ 3023,  6266,   545,  1062,   261,     3,     9,  9899,   890],
        [ 2805,  5693,  1359,  2246,   422,    30,    70, 23434,   975],
        [  212,   604,   297,   363,  4331,     7,     4,  5374,    60],
        [ 6515,  6286,    17,   118,    20,  1407,    39,   889,   240],
        [27952,  3370,    15,    72,     7,    36,    89,     0,    69],
        [   23,     3,     1,     2,     0,     0,     0,    11,     0],
        [  853,   659,  3147,   765,    67,    17,    13,   883,    73]],
       dtype=int64)
In [48]:
nx.pagerank(G_w)
Out[48]:
{0: 0.23689138852472078,
 1: 0.12296620852777368,
 2: 0.10768894717112877,
 3: 0.08777294799876813,
 4: 0.06504105723834373,
 5: 0.045255186922665315,
 6: 0.04301951982858464,
 7: 0.24430811839174393,
 8: 0.04705662539627082}
In [49]:
positions = nx.circular_layout(G_w)
cmap_edges = cm.get_cmap('rainbow')
edge_weights = [e[2]['weight'] for e in G_w.edges(data=True)]
In [50]:
df_1['min_max_scaled'] = MinMaxScaler().fit_transform(df_1[['indicator']])
In [51]:
df_1.sort_values('min_max_scaled', ascending=False).head(10)
Out[51]:
inter1 inter2 indicator min_max_scaled
45 6 0 27952 1.000000
25 3 7 23434 0.838360
2 1 2 15033 0.537798
7 1 7 10275 0.367572
16 2 7 9899 0.354120
3 1 3 9027 0.322922
36 5 0 6515 0.233051
37 5 1 6286 0.224858
10 2 1 6266 0.224142
19 3 1 5693 0.203642
In [52]:
nx.draw_circular(G_w,with_labels=True, edge_color=edge_weights, edge_cmap=cmap_edges)
vmin = 50
vmax = 10000
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap_edges, norm=plt.Normalize(vmin=vmin, vmax=vmax))
sm._A = []
plt.colorbar(sm)

plt.show()

This image is quite hard to interpret because with teh exception of node 0 all the others are interacting with each other and we can tell by the arrows that they are attacking each other back and forth. So i will have to simplify this to aid interpretation.

In [53]:
nx.draw_networkx(G_w,with_labels=True)

Now only looking at the top 20 interactions purely for interpretability

In [54]:
df_1['min_max_scaled'] = MinMaxScaler().fit_transform(df_1[['indicator']])
In [55]:
df_1.sort_values('min_max_scaled', ascending=False).head(10)
Out[55]:
inter1 inter2 indicator min_max_scaled
45 6 0 27952 1.000000
25 3 7 23434 0.838360
2 1 2 15033 0.537798
7 1 7 10275 0.367572
16 2 7 9899 0.354120
3 1 3 9027 0.322922
36 5 0 6515 0.233051
37 5 1 6286 0.224858
10 2 1 6266 0.224142
19 3 1 5693 0.203642
In [56]:
df_20=df_1.loc[df_1['min_max_scaled']>0.05]
In [57]:
df_20
Out[57]:
inter1 inter2 indicator min_max_scaled
0 1 0 2170 0.077600
1 1 1 1707 0.061035
2 1 2 15033 0.537798
3 1 3 9027 0.322922
6 1 6 1404 0.050195
7 1 7 10275 0.367572
9 2 0 3023 0.108118
10 2 1 6266 0.224142
16 2 7 9899 0.354120
18 3 0 2805 0.100318
19 3 1 5693 0.203642
21 3 3 2246 0.080319
25 3 7 23434 0.838360
31 4 4 4331 0.154914
34 4 7 5374 0.192229
36 5 0 6515 0.233051
37 5 1 6286 0.224858
41 5 5 1407 0.050302
45 6 0 27952 1.000000
46 6 1 3370 0.120532
60 8 2 3147 0.112554
In [58]:
G_20 = nx.DiGraph()
G_20.add_nodes_from(range(8))
G_20.add_weighted_edges_from(df_20.iloc[:,:3].values)
In [59]:
list_20=df_20.min_max_scaled.tolist()
list_20
Out[59]:
[0.07760008586454867,
 0.06103538334943294,
 0.5377982898644056,
 0.32292225680655434,
 0.05019498407928161,
 0.3675718221172767,
 0.10811777753926514,
 0.22414224893563736,
 0.35411970949161037,
 0.10031841436800114,
 0.2036420879396086,
 0.08031912990590677,
 0.8383599871203178,
 0.15491395656684911,
 0.19222925834496082,
 0.23305069586061322,
 0.22485778684125793,
 0.05030231476512469,
 1.0,
 0.1205323602017817,
 0.11255411255411256]
In [60]:
type(edge_weights)
Out[60]:
list
In [61]:
nx.draw_circular(G_20,with_labels=True, edge_color=list_20, edge_cmap=cmap_edges)
vmin = 50
vmax = 10000
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap_edges)
sm._A = []
plt.colorbar(sm)

plt.show()
In [62]:
density=nx.density(G_w)
print("Network density:", density)

Network density: 0.9305555555555556

A 0 would mean that there are no connections at all, and a 1 would indicate that all possible edges are present (a perfectly connected network. In my case a density value of 0.93 means this is a very well connected network.

In [63]:
from operator import itemgetter
In [64]:
degree_dict = dict(G_w.degree(G_w.nodes()))
nx.set_node_attributes(G_w, degree_dict, 'degree')

sorted_degree = sorted(degree_dict.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
sorted_degree
Out[64]:
[(1, 17),
 (2, 17),
 (3, 17),
 (4, 16),
 (5, 16),
 (8, 16),
 (6, 15),
 (7, 12),
 (0, 8)]

Feature Engineering

Creating new feature based on the number of neighbour each country has

In [65]:
list_a=conflicts['country'].unique().tolist()
In [66]:
len(list_a)
Out[66]:
49
In [67]:
list_b=[7, 4, 4, 6, 3, 6, 6, 6, 9, 4, 2, 3, 6, 3, 1, 3, 6, 2, 5, 5, 1, 3, 6, 0, 3, 7, 4, 2, 6, 4, 7, 4, 5, 4, 5, 2, 3, 6, 7, 7, 2, 8, 3, 2, 5, 7, 4, 3, 3]
In [68]:
neighbours=pd.DataFrame({'country': list_a, 'neighbours': list_b})
neighbours.head()
Out[68]:
country neighbours
0 Algeria 7
1 Angola 4
2 Benin 4
3 Burkina Faso 6
4 Burundi 3
In [69]:
conflicts =pd.merge(conflicts, neighbours, on='country', how='left')
print('nulls:', conflicts.neighbours.isnull().sum())

nulls: 0
In [70]:
conflicts.neighbours.describe()
Out[70]:
count    165808.000000
mean          4.940130
std           1.974245
min           0.000000
25%           3.000000
50%           5.000000
75%           6.000000
max           9.000000
Name: neighbours, dtype: float64
In [71]:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))

sns.countplot(conflicts['neighbours'], label='Count', ax=ax)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
In [72]:
features=conflicts[['country','year', 'inter1', 'inter2', 'interaction', 'neighbours', 'event_type', 'fatalities']]
In [73]:
features.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 165808 entries, 0 to 165807
Data columns (total 8 columns):
country        165808 non-null object
year           165808 non-null int64
inter1         165808 non-null int64
inter2         165808 non-null int64
interaction    165808 non-null int64
neighbours     165808 non-null int64
event_type     165808 non-null object
fatalities     165808 non-null int64
dtypes: int64(6), object(2)
memory usage: 16.4+ MB
In [74]:
numerical=features[['neighbours', 'year', 'fatalities']]
type(numerical)
Out[74]:
pandas.core.frame.DataFrame
In [75]:
categorical=features[['inter1', 'inter2', 'interaction', 'event_type', 'country']]
In [76]:
categorical.shape
Out[76]:
(165808, 5)
In [77]:
categorical=pd.get_dummies(categorical, columns=['inter1', 'inter2', 'interaction', 'event_type', 'country'], drop_first=True)
In [78]:
categorical.shape
Out[78]:
(165808, 113)
In [79]:
categorical.head()
Out[79]:
inter1_2 inter1_3 inter1_4 inter1_5 inter1_6 inter1_7 inter1_8 inter2_1 inter2_2 inter2_3 ... country_South Africa country_South Sudan country_Sudan country_Swaziland country_Tanzania country_Togo country_Tunisia country_Uganda country_Zambia country_Zimbabwe
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 rows × 113 columns

Okay we've added 108 columns to the dataframe, okay thats not too bad.

In [80]:
features=pd.concat([numerical, categorical], axis=1)
features.head()
Out[80]:
neighbours year fatalities inter1_2 inter1_3 inter1_4 inter1_5 inter1_6 inter1_7 inter1_8 ... country_South Africa country_South Sudan country_Sudan country_Swaziland country_Tanzania country_Togo country_Tunisia country_Uganda country_Zambia country_Zimbabwe
0 7 2001 1 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 7 2001 0 0 0 0 1 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 7 2001 0 0 0 0 0 1 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 7 2001 0 0 0 0 1 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 7 2001 0 0 0 0 1 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 rows × 116 columns

In [81]:
import sys
In [82]:
print(sys.getsizeof(features))

29285064
In [83]:
features_small=features.sample(frac=0.2, random_state=1)
In [84]:
print(sys.getsizeof(features_small))

4808514
In [85]:
correlations_f=features.corr(method='pearson').style.format("{:.2}").background_gradient(cmap=plt.get_cmap('coolwarm'), axis=1)
correlations_f
Out[85]:
neighbours year fatalities inter1_2 inter1_3 inter1_4 inter1_5 inter1_6 inter1_7 inter1_8 inter2_1 inter2_2 inter2_3 inter2_4 inter2_5 inter2_6 inter2_7 inter2_8 interaction_11 interaction_12 interaction_13 interaction_14 interaction_15 interaction_16 interaction_17 interaction_18 interaction_20 interaction_22 interaction_23 interaction_24 interaction_25 interaction_26 interaction_27 interaction_28 interaction_30 interaction_33 interaction_34 interaction_35 interaction_36 interaction_37 interaction_38 interaction_40 interaction_44 interaction_45 interaction_46 interaction_47 interaction_48 interaction_50 interaction_55 interaction_56 interaction_57 interaction_58 interaction_60 interaction_66 interaction_68 interaction_70 interaction_77 interaction_78 interaction_80 interaction_88 event_type_Battle-No change of territory event_type_Battle-Non-state actor overtakes territory event_type_Headquarters or base established event_type_Non-violent transfer of territory event_type_Remote violence event_type_Riots/Protests event_type_Strategic development event_type_Violence against civilians country_Angola country_Benin country_Botswana country_Burkina Faso country_Burundi country_Cameroon country_Central African Republic country_Chad country_Democratic Republic of Congo country_Djibouti country_Egypt country_Equatorial Guinea country_Eritrea country_Ethiopia country_Gabon country_Gambia country_Ghana country_Guinea country_Guinea-Bissau country_Ivory Coast country_Kenya country_Lesotho country_Liberia country_Libya country_Madagascar country_Malawi country_Mali country_Mauritania country_Morocco country_Mozambique country_Namibia country_Niger country_Nigeria country_Republic of Congo country_Rwanda country_Senegal country_Sierra Leone country_Somalia country_South Africa country_South Sudan country_Sudan country_Swaziland country_Tanzania country_Togo country_Tunisia country_Uganda country_Zambia country_Zimbabwe
neighbours 1.0 0.072 0.0082 0.052 -0.018 0.011 0.017 -0.033 -0.00071 -0.076 0.039 -0.033 0.0061 0.0053 -0.0056 -0.0035 0.0046 0.023 -0.0088 0.053 -0.0065 0.0015 0.0072 -0.00083 0.014 0.011 -0.024 0.031 -0.014 -0.0058 0.0037 0.0032 0.012 -0.078 -0.011 0.011 0.023 0.0027 -0.0027 -0.013 -0.0046 0.011 0.0028 -0.002 -0.00013 0.0032 0.018 0.025 -0.015 -0.0068 0.005 0.011 -0.033 -0.0083 -0.0022 0.0027 -0.0031 -0.0074 -0.021 0.023 0.0072 0.054 -0.032 -0.082 -0.0061 -0.019 -0.022 0.029 -0.067 -0.016 -0.018 0.042 -0.21 0.04 0.084 0.036 0.58 -0.026 -0.12 -0.025 -0.049 0.095 -0.035 -0.068 -0.063 0.04 -0.056 0.0032 0.0058 -0.053 -0.09 0.11 -0.2 -0.05 0.11 -0.025 -0.14 0.039 -0.032 0.066 -0.13 0.0016 -0.029 0.0025 -0.25 -0.42 0.14 0.19 0.29 -0.051 0.1 -0.039 -0.25 0.0054 0.092 -0.092
year 0.072 1.0 -0.06 -0.26 -0.026 0.032 0.093 0.18 0.0049 -0.038 -0.041 -0.11 0.072 0.019 0.033 0.043 -0.075 -0.034 -0.0048 -0.16 0.063 0.0062 0.05 0.065 0.0064 -0.067 -0.15 -0.046 -0.055 0.012 -0.0046 -0.0037 -0.17 -0.0051 0.0037 -0.0039 0.013 -0.0018 0.011 -0.01 0.0022 0.0075 0.0035 0.0038 0.0025 0.046 -0.0041 0.054 0.041 0.0064 0.03 0.019 0.17 0.0054 0.0027 0.0077 -0.0057 -0.032 -0.045 -0.022 -0.11 -0.078 -0.079 -0.13 0.06 0.21 0.02 -0.064 -0.25 0.01 -0.0056 0.029 -0.02 0.036 0.044 -0.03 -0.042 -0.00087 0.11 -0.0072 -0.076 0.039 0.015 -0.0031 0.027 -0.042 -0.037 -0.042 -0.06 -0.022 -0.068 0.12 0.013 0.0089 0.051 0.011 0.022 0.016 -0.01 -0.0083 0.068 -0.051 -0.067 -0.02 -0.34 0.11 0.089 0.13 0.016 -0.0088 -0.0075 -0.0042 0.1 -0.15 -0.005 -0.11
fatalities 0.0082 -0.06 1.0 0.017 -0.016 0.0069 -0.016 -0.028 -0.0009 0.031 0.011 0.034 -0.0057 0.0053 -0.0048 -0.0045 -0.00051 0.014 -0.0022 0.04 -0.0079 0.00079 -0.01 -0.0085 -0.0041 0.094 -0.0066 0.0028 -0.00032 -0.0001 -0.00051 -0.00061 0.016 0.00096 -0.0076 -0.0021 0.00051 -0.0013 -0.0015 -0.012 -0.003 -0.0021 0.0062 -0.00055 -6.1e-06 0.0039 0.00084 -0.011 -0.0032 -0.0012 -0.0035 -0.0021 -0.026 -0.0013 -0.0012 -0.00068 -0.00047 0.011 -0.0041 0.0034 0.042 0.0097 -0.0039 -0.006 -0.0019 -0.035 -0.015 0.0014 0.075 -0.0018 -0.001 -0.0041 -0.0039 0.00028 -0.003 0.0042 0.0075 -0.0012 -0.0096 -0.00081 0.12 0.014 -0.002 -0.0017 -0.0031 -0.0009 -0.00015 -0.0029 -0.0068 -0.00099 -0.0042 -0.004 -0.0029 -0.0028 -0.0028 -0.0029 -0.0051 -0.0036 -0.0036 -0.0004 0.0029 -0.0021 0.0062 -0.0035 -0.0099 -0.015 -0.015 0.0037 0.011 -0.002 -0.0029 -0.002 -0.0092 -0.0034 -0.0049 -0.011
inter1_2 0.052 -0.26 0.017 1.0 -0.21 -0.11 -0.13 -0.19 -0.0061 -0.079 0.15 -0.12 -0.048 -0.051 -0.048 -0.037 0.12 0.076 -0.04 0.18 -0.12 -0.038 -0.084 -0.067 -0.1 -0.031 0.35 0.15 0.11 0.057 0.00057 0.0086 0.64 0.041 -0.051 -0.046 -0.027 -0.012 -0.011 -0.16 -0.04 -0.014 -0.064 -0.005 -0.0032 -0.072 -0.011 -0.079 -0.036 -0.0083 -0.029 -0.015 -0.18 -0.0091 -0.0087 -0.0046 -0.0032 -0.029 -0.028 -0.0082 0.047 0.08 0.056 0.13 -0.0044 -0.25 0.071 0.1 0.0066 -0.013 -0.006 -0.025 0.056 0.061 0.0071 0.0065 0.11 -0.0054 -0.081 -0.0054 -0.014 -0.024 -0.013 -0.011 -0.024 0.0033 -0.0075 -0.031 -0.049 -0.0098 0.049 -0.027 -0.031 -0.02 0.061 -0.014 -0.033 -0.029 -0.0097 0.035 -0.069 -0.02 0.0084 0.012 0.18 0.0093 -0.1 -0.0027 0.032 -0.014 -0.02 -0.015 -0.06 0.12 -0.033 -0.076
inter1_3 -0.018 -0.026 -0.016 -0.21 1.0 -0.14 -0.17 -0.26 -0.0083 -0.11 0.0082 -0.14 -0.042 -0.072 -0.063 -0.043 0.38 0.043 -0.055 -0.21 0.12 -0.052 -0.11 -0.092 -0.14 -0.042 -0.073 -0.031 0.099 -0.031 -0.0059 -0.0065 -0.14 -0.085 0.24 0.22 0.052 -0.0015 0.019 0.76 0.083 -0.019 -0.088 -0.0068 -0.0044 -0.098 -0.015 -0.11 -0.05 -0.011 -0.039 -0.021 -0.24 -0.012 -0.012 -0.0063 -0.0044 -0.039 -0.039 -0.011 -0.038 -0.018 0.017 -0.015 0.064 -0.34 0.018 0.35 -0.063 -0.012 -0.0047 -0.029 0.058 -0.014 0.085 0.011 0.014 -0.011 -0.049 -0.0037 -0.019 -0.079 -0.016 -0.0032 -0.014 -0.018 -0.013 -0.011 -0.016 0.0096 -0.037 0.029 0.012 -0.01 0.0086 -0.026 -0.041 0.054 -0.028 -0.022 0.033 0.052 0.0091 -0.024 0.01 0.057 -0.096 -0.014 0.051 -0.0064 0.0094 -0.015 -0.065 -0.067 -0.012 0.17
inter1_4 0.011 0.032 0.0069 -0.11 -0.14 1.0 -0.087 -0.13 -0.0042 -0.054 -0.072 -0.079 -0.049 0.5 -0.032 -0.026 0.1 -0.023 -0.028 -0.1 -0.084 0.13 -0.058 -0.046 -0.069 -0.021 -0.037 -0.016 -0.033 0.11 -0.003 -0.0032 -0.068 -0.043 -0.035 -0.032 0.11 -0.0081 -0.0079 -0.11 -0.028 0.13 0.61 0.0097 0.0096 0.68 0.045 -0.055 -0.025 -0.0057 -0.02 -0.011 -0.12 -0.0063 -0.006 -0.0032 -0.0022 -0.02 -0.019 -0.0057 0.13 -0.011 -0.017 -0.029 -0.061 -0.17 -0.038 0.12 -0.037 -0.00049 -0.0048 -0.0073 -0.051 -0.0066 0.0021 -0.0082 -0.027 -0.007 -0.055 -0.0045 -0.013 -0.015 -0.0091 -0.0084 0.03 -0.01 -0.0095 -0.0043 0.12 -0.0054 -0.011 0.02 -0.0022 0.0092 -0.011 -0.014 -0.024 -0.019 -0.014 -0.011 0.1 -0.014 -0.016 -0.017 -0.041 0.045 -0.02 0.053 0.025 -0.0086 0.013 -0.0082 -0.041 0.026 -0.016 -0.049
inter1_5 0.017 0.093 -0.016 -0.13 -0.17 -0.087 1.0 -0.16 -0.005 -0.065 0.23 -0.12 -0.087 -0.06 0.2 -0.024 -0.17 -0.0018 -0.033 -0.12 -0.1 -0.031 0.57 -0.055 -0.083 -0.025 -0.044 -0.018 -0.039 -0.019 0.029 -0.0039 -0.081 -0.051 -0.042 -0.038 -0.022 0.072 -0.0094 -0.13 -0.033 -0.012 -0.053 0.028 -0.0026 -0.059 -0.0089 0.63 0.29 0.031 0.23 0.11 -0.14 -0.0075 -0.0072 -0.0038 -0.0026 -0.024 -0.023 -0.0067 -0.19 -0.037 -0.022 -0.04 -0.083 0.47 -0.085 -0.15 -0.043 -0.0034 0.0093 0.038 -0.04 -0.0052 -0.0088 -0.013 -0.045 -0.0044 0.07 -0.0041 -0.016 -0.029 0.017 0.005 0.021 0.041 -0.0049 0.021 0.054 0.0015 0.0036 -0.043 0.028 0.034 -0.022 0.0063 0.01 0.018 -0.0014 0.0043 0.0029 -0.0063 -0.018 0.013 -0.047 -0.11 0.24 -0.048 -0.065 -0.0015 0.026 0.014 0.054 -0.004 0.07 -0.02
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country_Chad 0.036 -0.03 0.0042 0.0065 0.011 -0.0082 -0.013 -0.011 0.0048 0.0039 0.029 0.0088 -0.011 -0.0032 -0.0082 -0.0057 0.0027 0.0052 -0.00048 0.026 0.0077 -0.0045 -0.0058 0.0059 0.0036 0.026 -0.0043 0.0025 -0.0051 -0.00073 -0.00073 -0.0008 -0.006 -0.0082 -0.0066 -0.0054 -0.0033 -0.002 -0.0019 0.008 -0.0015 -0.0024 -0.0012 -0.00085 0.011 -0.0086 -0.0018 -0.011 -0.0062 -0.0014 -0.0024 -0.0026 -0.015 -0.0015 -0.0015 -0.00078 -0.00054 0.011 0.0003 0.0029 0.017 0.021 -0.0046 -0.0047 -0.0068 -0.019 -0.0038 0.0041 -0.0093 -0.0022 -0.0012 -0.0053 -0.014 -0.005 -0.01 1.0 -0.019 -0.0017 -0.016 -0.0011 -0.0033 -0.012 -0.0024 -0.0023 -0.0042 -0.0049 -0.0025 -0.007 -0.013 -0.0018 -0.0061 -0.013 -0.0054 -0.0034 -0.0069 -0.0035 -0.006 -0.0049 -0.0045 -0.0042 -0.019 -0.0036 -0.0041 -0.0055 -0.011 -0.028 -0.018 -0.012 -0.019 -0.0023 -0.0045 -0.0026 -0.011 -0.012 -0.0059 -0.013
country_Democratic Republic of Congo 0.58 -0.042 0.0075 0.11 0.014 -0.027 -0.045 -0.08 -0.0044 0.011 0.0099 0.027 0.05 -0.023 -0.025 -0.024 0.0098 0.028 0.007 0.028 0.047 -0.018 -0.024 -0.022 -0.021 -0.0039 0.046 0.049 0.033 -0.0077 0.0032 0.0023 0.084 0.01 0.013 0.012 0.023 -0.0069 -0.0067 -0.013 0.012 0.0015 -0.019 -0.0036 -0.0023 -0.027 0.021 -0.03 -0.021 -0.006 -0.013 -0.0024 -0.079 -0.0066 -0.0053 -0.0033 -0.0023 0.0021 0.017 0.037 0.049 0.064 0.017 0.021 -0.059 -0.1 0.025 0.024 -0.04 -0.0095 -0.0051 -0.022 -0.061 -0.021 -0.044 -0.019 1.0 -0.0074 -0.069 -0.0047 -0.014 -0.05 -0.01 -0.0096 -0.018 -0.021 -0.011 -0.03 -0.054 -0.0076 -0.026 -0.057 -0.023 -0.014 -0.029 -0.015 -0.026 -0.021 -0.019 -0.018 -0.08 -0.015 -0.018 -0.023 -0.048 -0.12 -0.075 -0.051 -0.079 -0.0098 -0.019 -0.011 -0.047 -0.051 -0.025 -0.055
country_Djibouti -0.026 -0.00087 -0.0012 -0.0054 -0.011 -0.007 -0.0044 -0.0008 -0.0004 -0.004 -0.0011 0.0065 -0.0053 -0.0038 0.0025 0.0045 0.0059 -0.0015 0.0043 0.0081 -0.0057 -8.3e-05 0.0035 0.0039 0.029 0.0009 -0.0035 -0.0015 -0.0032 -0.0015 -0.00029 -0.00031 -0.0026 -0.0041 -0.0034 -0.003 -0.0018 -0.00078 -0.00076 -0.0072 -0.0027 -0.00093 -0.0043 -0.00033 -0.00021 -0.0048 -0.00072 -0.0053 -0.0024 -0.00055 -0.0019 -0.001 -0.0024 0.0094 -0.00058 -0.00031 -0.00021 -0.0019 0.0014 -0.00055 -0.0025 -0.003 -0.0018 -0.0033 0.00087 -0.0025 0.0081 0.0019 -0.0036 -0.00087 -0.00046 -0.0021 -0.0056 -0.002 -0.0041 -0.0017 -0.0074 1.0 -0.0063 -0.00043 -0.0013 -0.0046 -0.00094 -0.00088 -0.0017 -0.0019 -0.00098 -0.0027 -0.005 -0.00069 -0.0024 -0.0053 -0.0021 -0.0013 -0.0027 -0.0014 -0.0024 -0.0019 -0.0018 -0.0016 -0.0073 -0.0014 -0.0016 -0.0022 -0.0044 -0.011 -0.0069 -0.0047 -0.0073 -0.0009 -0.0017 -0.001 -0.0043 -0.0047 -0.0023 -0.005
country_Egypt -0.12 0.11 -0.0096 -0.081 -0.049 -0.055 0.07 0.094 -0.0021 -0.047 0.029 -0.067 0.083 -0.038 0.086 0.04 -0.093 -0.017 -0.023 -0.066 0.11 -0.018 0.067 0.056 -0.0089 -0.018 -0.029 -0.014 -0.029 -0.011 -0.0027 -0.0029 -0.051 -0.038 0.033 -0.022 -0.015 0.0033 0.019 -0.062 -0.018 -0.0087 -0.033 0.0072 0.0012 -0.04 -0.0048 -0.015 0.097 0.05 0.014 0.0071 0.078 0.0079 0.016 -0.00064 -0.002 -0.016 -0.017 -0.0051 -0.054 -0.027 -0.017 -0.031 0.043 0.13 0.0099 -0.085 -0.034 -0.0082 -0.0044 -0.019 -0.053 -0.018 -0.038 -0.016 -0.069 -0.0063 1.0 -0.0041 -0.012 -0.043 -0.0088 -0.0083 -0.016 -0.018 -0.0091 -0.026 -0.046 -0.0065 -0.022 -0.049 -0.02 -0.012 -0.025 -0.013 -0.022 -0.018 -0.016 -0.015 -0.069 -0.013 -0.015 -0.02 -0.041 -0.1 -0.065 -0.044 -0.068 -0.0084 -0.016 -0.0096 -0.041 -0.044 -0.022 -0.047
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country_Ghana -0.063 0.027 -0.0031 -0.024 -0.014 0.03 0.021 0.036 -0.00099 -0.012 -0.0031 -0.024 -0.013 0.025 0.017 -0.0035 -0.012 -0.0074 -0.0056 -0.024 -0.015 -0.0042 0.016 -0.00075 -0.0077 -0.005 -0.0087 -0.0037 -0.0078 -0.0037 -0.0007 -0.00077 -0.015 -0.01 -0.0054 0.0016 0.0025 -0.0019 -0.0019 -0.0087 -0.0056 0.00038 0.032 -0.00081 -0.00052 0.014 0.0017 0.0008 0.023 -0.0014 0.0096 -0.0025 0.038 -0.0015 -0.0014 -0.00075 -0.00052 -0.0034 -0.0046 -0.0013 -0.017 -0.0073 -0.003 -0.008 -0.017 0.043 -0.0062 -0.008 -0.0089 -0.0021 -0.0011 -0.005 -0.014 -0.0048 -0.01 -0.0042 -0.018 -0.0017 -0.016 -0.0011 -0.0032 -0.011 -0.0023 -0.0022 1.0 -0.0047 -0.0024 -0.0067 -0.012 -0.0017 -0.0058 -0.013 -0.0051 -0.0033 -0.0066 -0.0034 -0.0058 -0.0047 -0.0043 -0.004 -0.018 -0.0034 -0.0039 -0.0053 -0.011 -0.027 -0.017 -0.011 -0.018 -0.0022 -0.0043 -0.0025 -0.011 -0.011 -0.0056 -0.012
country_Guinea 0.04 -0.042 -0.0009 0.0033 -0.018 -0.01 0.041 -0.0055 -0.0011 -0.011 0.021 -0.016 -0.008 -0.0042 0.037 0.011 -0.0044 -0.0055 0.012 -0.013 -0.0036 -0.0062 0.042 0.011 0.01 -0.0048 0.0072 -0.0042 -0.0055 -0.0043 -0.00081 -0.00089 0.0082 -0.0074 -0.0033 -0.0044 -0.0051 -0.0022 -0.0022 -0.016 -0.006 -0.0026 -0.0007 -0.00094 -0.0006 -0.0098 -0.002 0.0021 0.036 -0.0016 0.014 -0.0029 -0.0072 -0.0017 -0.0016 -0.00087 -0.0006 -0.0031 -0.0018 -0.0015 -0.014 0.00036 -0.005 0.0068 -0.017 0.025 -0.005 2.7e-05 -0.01 -0.0025 -0.0013 -0.0058 -0.016 -0.0056 -0.012 -0.0049 -0.021 -0.0019 -0.018 -0.0012 -0.0037 -0.013 -0.0027 -0.0025 -0.0047 1.0 -0.0028 -0.0077 -0.014 -0.002 -0.0067 -0.015 -0.0059 -0.0038 -0.0076 -0.0039 -0.0067 -0.0054 -0.005 -0.0047 -0.021 -0.0039 -0.0046 -0.0061 -0.013 -0.031 -0.02 -0.013 -0.021 -0.0025 -0.0049 -0.0029 -0.012 -0.013 -0.0065 -0.014
country_Guinea-Bissau -0.056 -0.037 -0.00015 -0.0075 -0.013 -0.0095 -0.0049 0.006 -0.00058 -0.00092 0.031 -0.0082 -0.0083 -0.0064 -0.0046 -0.0021 -0.013 0.0003 0.12 -0.0057 -0.006 -0.0036 -0.0033 -0.00068 0.001 0.0052 -0.0015 0.00065 -0.0046 -0.0022 -0.00041 -0.00045 -0.0081 -0.0038 -0.0024 -0.0044 -0.0026 -0.0011 -0.0011 -0.0097 -0.0039 -0.0013 -0.0051 -0.00048 -0.00031 -0.0069 -0.001 -0.0034 -0.0035 -0.0008 -0.00055 0.0026 0.0059 -0.00087 0.0064 -0.00044 -0.00031 0.0017 0.0018 -0.00079 0.012 0.0071 0.0022 -0.0047 -0.0031 0.00094 0.0024 -0.012 -0.0052 -0.0013 -0.00067 -0.003 -0.0081 -0.0028 -0.0059 -0.0025 -0.011 -0.00098 -0.0091 -0.00062 -0.0019 -0.0066 -0.0014 -0.0013 -0.0024 -0.0028 1.0 -0.0039 -0.0071 -0.001 -0.0034 -0.0076 -0.003 -0.0019 -0.0039 -0.002 -0.0034 -0.0028 -0.0025 -0.0024 -0.011 -0.002 -0.0023 -0.0031 -0.0064 -0.016 -0.0099 -0.0067 -0.01 -0.0013 -0.0025 -0.0015 -0.0063 -0.0067 -0.0033 -0.0073
country_Ivory Coast 0.0032 -0.042 -0.0029 -0.031 -0.011 -0.0043 0.021 0.008 0.0021 -0.0067 -0.0079 -0.017 0.015 0.0048 0.011 0.011 -0.0079 0.0046 0.011 -0.026 0.0096 -0.0034 0.0099 0.007 0.024 0.0043 -0.014 0.0092 -0.0026 -0.0061 0.0041 -0.0013 -0.019 -0.01 -0.0079 0.0033 -0.0047 -0.0031 0.0009 -0.0093 0.0086 -0.0038 0.0083 -0.0013 -0.00085 -0.009 -0.0029 0.022 0.0042 0.006 0.0019 0.0033 0.0067 0.01 -0.0023 0.0037 -0.00085 -0.0013 -0.0043 0.00057 -0.0033 0.022 -0.0072 -0.013 -0.022 0.024 -0.011 -0.0013 -0.015 -0.0035 -0.0019 -0.0083 -0.023 -0.0079 -0.016 -0.007 -0.03 -0.0027 -0.026 -0.0017 -0.0052 -0.019 -0.0038 -0.0036 -0.0067 -0.0077 -0.0039 1.0 -0.02 -0.0028 -0.0096 -0.021 -0.0084 -0.0054 -0.011 -0.0056 -0.0095 -0.0077 -0.0071 -0.0066 -0.03 -0.0056 -0.0065 -0.0087 -0.018 -0.044 -0.028 -0.019 -0.029 -0.0036 -0.0071 -0.0041 -0.018 -0.019 -0.0093 -0.02
country_Kenya 0.0058 -0.06 -0.0068 -0.049 -0.016 0.12 0.054 0.014 -0.003 -0.028 0.00093 -0.049 -0.018 0.051 0.02 -0.007 0.0091 -0.02 -0.016 -0.048 -0.018 0.044 0.035 0.0033 -0.026 -0.0092 -0.015 -0.0069 -0.022 -0.0099 0.0039 -0.0023 -0.027 -0.027 -0.013 0.008 -0.005 0.0086 2.5e-05 -0.0061 -0.018 0.012 0.051 -0.0024 0.0025 0.1 0.0089 0.047 0.0042 -0.0025 0.012 -0.0033 0.011 0.0012 -0.0042 -0.0022 -0.0016 -0.0045 -0.013 -0.004 -0.022 -0.021 -0.011 -0.022 -0.031 0.049 -0.02 0.019 -0.027 -0.0064 -0.0034 -0.015 -0.041 -0.014 -0.03 -0.013 -0.054 -0.005 -0.046 -0.0032 -0.0095 -0.034 -0.0069 -0.0065 -0.012 -0.014 -0.0071 -0.02 1.0 -0.0051 -0.017 -0.039 -0.015 -0.0098 -0.02 -0.01 -0.017 -0.014 -0.013 -0.012 -0.054 -0.01 -0.012 -0.016 -0.032 -0.081 -0.051 -0.034 -0.053 -0.0066 -0.013 -0.0075 -0.032 -0.034 -0.017 -0.037
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country_Malawi -0.05 0.0089 -0.0028 -0.02 -0.01 0.0092 0.034 0.016 -0.0008 -0.01 0.0052 -0.019 -0.011 -0.01 0.024 0.00088 0.0021 -0.0056 -0.0052 -0.02 -0.014 -0.0025 0.033 0.0088 0.0035 -0.004 -0.007 -0.0029 -0.0062 -0.003 -0.00056 -0.00062 -0.013 -0.0081 -0.0067 -0.0009 -0.0018 0.0024 0.0025 -0.0032 -0.0053 -0.0018 -0.0084 -0.00065 -0.00042 0.021 -0.0014 0.022 0.0056 -0.0011 0.011 0.00098 0.012 0.0039 -0.0011 -0.0006 -0.00042 -0.0037 -0.0037 -0.0011 -0.028 -0.0059 -0.0035 -0.0064 -0.013 0.04 -0.0089 0.0048 -0.0072 -0.0017 -0.00092 -0.0041 -0.011 -0.0039 -0.008 -0.0034 -0.014 -0.0013 -0.012 -0.00085 -0.0025 -0.0091 -0.0018 -0.0017 -0.0033 -0.0038 -0.0019 -0.0054 -0.0098 -0.0014 -0.0047 -0.01 -0.0041 1.0 -0.0053 -0.0027 -0.0047 -0.0038 -0.0035 -0.0032 -0.014 -0.0027 -0.0032 -0.0042 -0.0087 -0.022 -0.014 -0.0092 -0.014 -0.0018 -0.0034 -0.002 -0.0085 -0.0092 -0.0045 -0.0099
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country_Mauritania -0.025 0.011 -0.0029 -0.014 -0.026 -0.014 0.0063 0.064 -0.00083 -0.0084 0.03 -0.014 -0.014 -0.0097 -0.0028 -0.0018 -0.025 -0.0032 0.0025 -0.011 -0.014 -0.0051 0.017 0.055 -0.0019 -0.0013 -0.0064 -0.0031 -0.0065 -0.0031 -0.00058 -0.00064 -0.011 -0.0062 -0.0061 -0.0062 -0.0037 -0.0016 -0.0016 -0.02 -0.0055 -0.0019 -0.008 -0.00068 -0.00043 -0.0097 -0.0015 -0.0084 -0.0012 -0.0011 0.00077 -0.0021 0.042 -0.0012 -0.0012 -0.00063 -0.00043 -0.00076 -0.0022 -0.0011 -0.026 -0.0041 -0.0036 -0.0057 -0.012 0.057 0.00056 -0.021 -0.0074 -0.0018 -0.00095 -0.0042 -0.011 -0.004 -0.0083 -0.0035 -0.015 -0.0014 -0.013 -0.00089 -0.0026 -0.0094 -0.0019 -0.0018 -0.0034 -0.0039 -0.002 -0.0056 -0.01 -0.0014 -0.0048 -0.011 -0.0043 -0.0027 -0.0055 1.0 -0.0048 -0.0039 -0.0036 -0.0034 -0.015 -0.0028 -0.0033 -0.0044 -0.009 -0.023 -0.014 -0.0095 -0.015 -0.0018 -0.0036 -0.0021 -0.0089 -0.0095 -0.0047 -0.01
country_Morocco -0.14 0.022 -0.0051 -0.033 -0.041 -0.024 0.01 0.11 -0.0014 -0.014 0.017 -0.032 -0.02 -0.018 0.0053 0.047 -0.043 -0.0079 -0.0093 -0.032 -0.02 -0.0088 0.023 0.077 -0.0067 -0.0063 -0.0094 -0.0052 -0.01 -0.0053 -0.001 -0.0011 -0.022 -0.014 -0.011 -0.0089 -0.0063 -0.0027 -0.00037 -0.032 -0.0087 -0.0032 -0.015 -0.0012 -0.00074 -0.016 -0.0025 -0.011 -0.00036 0.011 0.0098 0.0049 0.087 0.027 0.00099 -0.0011 -0.00074 -0.002 -0.0056 0.0045 -0.052 -0.01 -0.0062 -0.011 -0.02 0.091 0.0042 -0.022 -0.013 -0.0031 -0.0016 -0.0072 -0.02 -0.0068 -0.014 -0.006 -0.026 -0.0024 -0.022 -0.0015 -0.0045 -0.016 -0.0033 -0.0031 -0.0058 -0.0067 -0.0034 -0.0095 -0.017 -0.0024 -0.0083 -0.018 -0.0073 -0.0047 -0.0094 -0.0048 1.0 -0.0067 -0.0061 -0.0057 -0.026 -0.0049 -0.0056 -0.0075 -0.015 -0.038 -0.024 -0.016 -0.025 -0.0031 -0.0061 -0.0036 -0.015 -0.016 -0.008 -0.018
country_Mozambique 0.039 0.016 -0.0036 -0.029 0.054 -0.019 0.018 -0.0084 -0.0011 -0.012 0.022 -0.027 0.0021 -0.014 0.0025 -0.0023 0.015 -0.0068 -0.0075 -0.028 0.038 -0.0062 0.0093 -0.0042 0.0021 -0.0037 -0.01 -0.0042 -0.0089 -0.0043 -0.00081 -0.00088 -0.018 -0.012 0.013 -0.0029 -0.0051 0.037 0.00068 0.035 -0.0051 -0.0026 -0.012 -0.00094 -0.0006 -0.012 -0.002 0.0026 0.0058 -0.0016 0.013 -0.00079 -0.0072 -0.0017 -0.0016 -0.00086 -0.0006 -0.002 -0.003 -0.0015 -0.011 -0.0062 -0.0026 -0.0085 -0.017 0.0023 0.015 0.015 -0.01 -0.0025 -0.0013 -0.0058 -0.016 -0.0055 -0.011 -0.0049 -0.021 -0.0019 -0.018 -0.0012 -0.0036 -0.013 -0.0026 -0.0025 -0.0047 -0.0054 -0.0028 -0.0077 -0.014 -0.002 -0.0067 -0.015 -0.0059 -0.0038 -0.0076 -0.0039 -0.0067 1.0 -0.005 -0.0046 -0.021 -0.0039 -0.0045 -0.0061 -0.012 -0.031 -0.019 -0.013 -0.021 -0.0025 -0.0049 -0.0029 -0.012 -0.013 -0.0065 -0.014
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country_Republic of Congo 0.0016 -0.051 -0.0021 -0.02 0.052 -0.014 -0.0063 -0.013 0.014 -0.0032 0.049 -0.02 -0.0045 -0.01 -0.0057 -0.003 -0.0061 -0.0024 0.0035 -0.021 0.063 -0.0052 -0.0032 -0.00042 0.0027 0.0015 -0.0064 -0.0031 -0.0065 -0.0031 -0.00059 -0.00064 -0.013 -0.0077 0.0096 0.0035 -0.0037 -0.0016 -0.0016 0.0036 0.0011 0.0013 -0.0088 -0.00068 -0.00044 -0.0098 -0.0015 -0.005 -0.0037 -0.0011 -0.00083 -0.0021 -0.014 -0.0012 -0.0012 0.019 -0.00044 0.0039 -0.00068 -0.0011 0.019 0.00091 -0.00033 -0.004 -0.0014 -0.016 0.0099 -0.0067 -0.0075 -0.0018 -0.00096 -0.0042 -0.012 -0.004 -0.0084 -0.0036 -0.015 -0.0014 -0.013 -0.00089 -0.0027 -0.0095 -0.0019 -0.0018 -0.0034 -0.0039 -0.002 -0.0056 -0.01 -0.0014 -0.0049 -0.011 -0.0043 -0.0027 -0.0055 -0.0028 -0.0049 -0.0039 -0.0036 -0.0034 -0.015 1.0 -0.0033 -0.0044 -0.0091 -0.023 -0.014 -0.0096 -0.015 -0.0018 -0.0036 -0.0021 -0.0089 -0.0096 -0.0047 -0.01
country_Rwanda -0.029 -0.067 0.0062 0.0084 0.0091 -0.016 -0.018 -0.017 -0.00096 -0.0034 -0.0068 -0.0015 -0.0082 -0.012 -0.0076 -0.0062 0.037 -0.0017 0.0024 0.0046 -0.0018 -0.006 -0.011 -0.0089 0.04 0.0076 0.0055 -0.0036 -0.0075 -0.0036 -0.00068 -0.00074 0.012 -0.0079 -0.0058 -0.0073 -0.0043 -0.0019 -0.0018 0.018 -0.0064 -0.0022 -0.01 -0.00079 -0.0005 -0.0097 -0.0017 -0.012 -0.0057 -0.0013 -0.0045 4.7e-05 -0.015 -0.0014 -0.0014 -0.00073 -0.0005 0.0062 0.001 -0.0013 -0.0024 -0.0071 -0.0028 -0.0078 -0.01 -0.026 0.0021 0.04 -0.0087 -0.0021 -0.0011 -0.0049 -0.013 -0.0047 -0.0097 -0.0041 -0.018 -0.0016 -0.015 -0.001 -0.0031 -0.011 -0.0022 -0.0021 -0.0039 -0.0046 -0.0023 -0.0065 -0.012 -0.0017 -0.0056 -0.013 -0.005 -0.0032 -0.0064 -0.0033 -0.0056 -0.0045 -0.0042 -0.0039 -0.017 -0.0033 1.0 -0.0051 -0.011 -0.026 -0.016 -0.011 -0.017 -0.0021 -0.0042 -0.0024 -0.01 -0.011 -0.0055 -0.012
country_Senegal 0.0025 -0.02 -0.0035 0.012 -0.024 -0.017 0.013 0.047 0.0034 -0.016 0.0066 -0.0014 -0.017 -0.012 0.012 -0.0045 -0.019 -0.0077 -0.0085 0.0047 -0.019 -0.0065 0.012 0.0054 -0.012 -0.0056 -0.0053 0.043 -0.01 -0.0048 -0.00091 -0.001 0.0054 -0.012 -0.0097 -0.0053 -0.0025 -2.6e-05 -0.0024 -0.014 -0.0085 -0.003 -0.0085 0.0047 -0.00068 -0.014 -0.0023 -0.0021 0.015 -0.0018 0.0049 0.00046 0.046 -0.0019 -0.0018 0.0052 -0.00068 -0.0061 -0.0039 -0.0017 -0.011 -0.0088 -0.0046 -0.01 -0.012 0.048 -0.0099 -0.017 -0.012 -0.0028 -0.0015 -0.0066 -0.018 -0.0063 -0.013 -0.0055 -0.023 -0.0022 -0.02 -0.0014 -0.0041 -0.015 -0.003 -0.0028 -0.0053 -0.0061 -0.0031 -0.0087 -0.016 -0.0022 -0.0076 -0.017 -0.0067 -0.0042 -0.0086 -0.0044 -0.0075 -0.0061 -0.0056 -0.0052 -0.023 -0.0044 -0.0051 1.0 -0.014 -0.035 -0.022 -0.015 -0.023 -0.0029 -0.0056 -0.0033 -0.014 -0.015 -0.0073 -0.016
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country_South Sudan 0.19 0.13 0.0037 -0.0027 -0.014 0.053 -0.048 -0.066 0.0017 -0.0054 0.0095 0.051 -0.031 0.036 -0.016 -0.017 0.032 -0.003 0.056 0.078 -0.025 0.026 -0.035 -0.028 0.057 0.017 -0.0083 0.00064 -0.007 -0.00079 -0.002 -0.0022 -0.02 -0.023 -0.014 -0.01 0.0054 -0.0053 -0.0052 -0.0042 -0.0099 0.016 0.033 -0.0023 -0.0015 0.035 7.5e-05 -0.031 -0.012 -0.0022 -0.0055 -0.00086 -0.06 -0.0041 -0.00085 0.0038 -0.0015 0.023 0.0027 -0.0021 0.058 0.018 -0.0097 -0.017 -0.013 -0.09 0.013 0.034 -0.025 -0.006 -0.0032 -0.014 -0.039 -0.013 -0.028 -0.012 -0.051 -0.0047 -0.044 -0.003 -0.0089 -0.032 -0.0064 -0.0061 -0.011 -0.013 -0.0067 -0.019 -0.034 -0.0048 -0.016 -0.036 -0.014 -0.0092 -0.018 -0.0095 -0.016 -0.013 -0.012 -0.011 -0.051 -0.0096 -0.011 -0.015 -0.03 -0.076 -0.047 1.0 -0.05 -0.0062 -0.012 -0.0071 -0.03 -0.032 -0.016 -0.035
country_Sudan 0.29 0.016 0.011 0.032 0.051 0.025 -0.065 -0.07 0.0016 -0.027 0.02 -0.023 -0.048 0.023 -0.022 -0.0017 0.1 0.0087 -0.0082 0.039 -0.054 0.00049 -0.039 0.011 0.093 0.013 -0.017 0.011 -0.0034 0.00062 -0.00095 -0.0034 -0.018 -0.025 -0.017 -0.0098 0.0048 -0.0037 -0.0034 0.08 0.0036 0.005 0.024 -0.0036 0.0034 0.012 0.0074 -0.045 -0.017 -0.0049 -0.015 -0.0081 -0.078 -0.0065 -0.0041 -0.0013 0.0063 -0.0089 -0.012 -0.0014 -0.0056 0.028 -0.013 -0.031 0.098 -0.11 -0.01 0.067 -0.039 -0.0094 -0.005 -0.022 -0.06 -0.021 -0.044 -0.019 -0.079 -0.0073 -0.068 -0.0047 -0.014 -0.049 -0.01 -0.0095 -0.018 -0.021 -0.01 -0.029 -0.053 -0.0075 -0.026 -0.057 -0.022 -0.014 -0.029 -0.015 -0.025 -0.021 -0.019 -0.018 -0.079 -0.015 -0.017 -0.023 -0.048 -0.12 -0.074 -0.05 1.0 -0.0097 -0.019 -0.011 -0.047 -0.05 -0.025 -0.054
country_Swaziland -0.051 -0.0088 -0.002 -0.014 -0.0064 -0.0086 -0.0015 0.02 -0.00054 -0.007 0.0082 -0.013 -0.01 -0.0067 3.3e-05 0.041 0.00014 -0.00027 -0.0018 -0.013 -0.0059 -0.0033 0.0062 0.045 0.018 -0.0027 -0.0047 -0.002 -0.0042 -0.002 -0.00038 -0.00042 -0.0087 -0.0055 -0.0045 -0.0041 -0.0024 -0.001 -0.001 -0.004 -0.0018 -0.0012 -0.0057 -0.00044 -0.00028 -0.0053 -0.00096 -0.007 -0.0032 -0.00074 0.0046 -0.0014 0.011 -0.0008 0.015 -0.00041 -0.00028 -0.0025 -0.0025 -0.00073 -0.02 -0.0039 -0.0024 -0.0043 -0.00037 0.023 0.011 -0.0058 -0.0048 -0.0012 -0.00062 -0.0027 -0.0075 -0.0026 -0.0054 -0.0023 -0.0098 -0.0009 -0.0084 -0.00058 -0.0017 -0.0061 -0.0012 -0.0012 -0.0022 -0.0025 -0.0013 -0.0036 -0.0066 -0.00092 -0.0032 -0.007 -0.0028 -0.0018 -0.0036 -0.0018 -0.0031 -0.0025 -0.0023 -0.0022 -0.0098 -0.0018 -0.0021 -0.0029 -0.0059 -0.015 -0.0092 -0.0062 -0.0097 1.0 -0.0023 -0.0014 -0.0058 -0.0062 -0.0031 -0.0067
country_Tanzania 0.1 -0.0075 -0.0029 -0.02 0.0094 0.013 0.026 0.0016 -0.001 -0.0098 0.0019 -0.024 -0.008 0.0014 0.0072 0.0024 0.013 -0.0065 -0.0069 -0.023 -0.0093 0.001 0.018 0.0094 0.0059 -0.003 -0.0044 -0.0039 -0.0082 -0.0039 -0.00074 -0.00081 -0.014 -0.0095 0.0038 -0.0048 -0.0046 0.046 -0.002 0.016 -0.0052 0.0077 0.0037 -0.00086 -0.00055 0.014 0.0014 0.021 -0.0023 -0.0014 0.0012 -0.0026 -0.0014 -0.0016 -0.0015 -0.00079 -0.00055 3.4e-05 -0.0048 -0.0014 -0.025 -0.0077 0.0007 -0.0084 -0.0041 0.022 -0.00043 0.012 -0.0094 -0.0023 -0.0012 -0.0053 -0.015 -0.0051 -0.011 -0.0045 -0.019 -0.0017 -0.016 -0.0011 -0.0033 -0.012 -0.0024 -0.0023 -0.0043 -0.0049 -0.0025 -0.0071 -0.013 -0.0018 -0.0061 -0.014 -0.0054 -0.0034 -0.0069 -0.0036 -0.0061 -0.0049 -0.0045 -0.0042 -0.019 -0.0036 -0.0042 -0.0056 -0.011 -0.028 -0.018 -0.012 -0.019 -0.0023 1.0 -0.0027 -0.011 -0.012 -0.006 -0.013
country_Togo -0.039 -0.0042 -0.002 -0.015 -0.015 -0.0082 0.014 0.041 -0.00061 -0.0072 0.016 -0.015 -0.0096 -0.0044 0.00015 0.016 -0.017 -0.0051 -0.004 -0.015 -0.011 -0.0038 0.019 0.037 0.00064 -0.0012 -0.0054 -0.0023 -0.0048 -0.0023 -0.00043 -0.00047 -0.0099 -0.0062 -0.004 0.00067 -0.0027 -0.0012 -0.0012 -0.012 -0.0041 -0.0014 -0.0026 -0.0005 -0.00032 -0.0072 -0.0011 0.0023 -0.0037 0.0064 0.0034 -0.0016 0.028 0.019 -0.00088 -0.00046 -0.00032 -0.0029 -0.0028 -0.00083 -0.02 -0.0045 -0.0027 -0.0049 -0.01 0.044 -0.0068 -0.011 -0.0055 -0.0013 -0.00071 -0.0031 -0.0085 -0.003 -0.0062 -0.0026 -0.011 -0.001 -0.0096 -0.00066 -0.002 -0.007 -0.0014 -0.0013 -0.0025 -0.0029 -0.0015 -0.0041 -0.0075 -0.0011 -0.0036 -0.008 -0.0032 -0.002 -0.0041 -0.0021 -0.0036 -0.0029 -0.0027 -0.0025 -0.011 -0.0021 -0.0024 -0.0033 -0.0067 -0.017 -0.01 -0.0071 -0.011 -0.0014 -0.0027 1.0 -0.0066 -0.0071 -0.0035 -0.0076
country_Tunisia -0.25 0.1 -0.0092 -0.06 -0.065 -0.041 0.054 0.18 0.0022 -0.033 -0.0096 -0.061 -0.015 -0.026 0.011 0.014 -0.092 -0.02 -0.016 -0.059 -0.0077 -0.013 0.035 0.0075 -0.032 -0.012 -0.022 -0.0096 -0.019 -0.0097 -0.0018 -0.002 -0.041 -0.026 -0.011 -0.016 -0.01 -1.3e-05 0.0015 -0.055 -0.016 -0.006 -0.022 -0.0021 -0.0014 -0.031 -0.0046 0.05 0.00076 0.0034 0.002 -0.0056 0.18 0.012 -0.002 0.0043 -0.0014 -0.011 -0.011 -0.0035 -0.076 -0.019 -0.011 -0.021 -0.018 0.19 -0.014 -0.084 -0.023 -0.0056 -0.003 -0.013 -0.036 -0.013 -0.026 -0.011 -0.047 -0.0043 -0.041 -0.0028 -0.0083 -0.03 -0.006 -0.0057 -0.011 -0.012 -0.0063 -0.018 -0.032 -0.0045 -0.015 -0.034 -0.013 -0.0085 -0.017 -0.0089 -0.015 -0.012 -0.011 -0.011 -0.047 -0.0089 -0.01 -0.014 -0.028 -0.071 -0.044 -0.03 -0.047 -0.0058 -0.011 -0.0066 1.0 -0.03 -0.015 -0.032
country_Uganda 0.0054 -0.15 -0.0034 0.12 -0.067 0.026 -0.004 -0.046 -0.0028 -0.027 0.024 0.022 -0.045 0.0052 0.016 0.0046 0.025 -0.016 -0.012 0.071 -0.043 0.056 0.01 0.0016 -0.009 -0.0058 0.057 -0.0097 -0.02 0.0051 0.0043 -0.0022 0.1 -0.025 -0.013 -0.019 -0.011 -0.00073 -0.0029 -0.049 -0.016 -0.0045 -0.011 0.0086 -0.0015 0.035 -0.0012 -0.0092 0.0034 -0.0022 0.0015 -0.0071 -0.047 0.0018 -0.0024 -0.0021 -0.0015 -0.0017 -0.0095 -0.0038 0.028 -0.017 0.0096 -0.023 -0.037 -0.035 0.017 0.031 -0.025 -0.006 -0.0032 -0.014 -0.039 -0.014 -0.028 -0.012 -0.051 -0.0047 -0.044 -0.003 -0.0089 -0.032 -0.0065 -0.0061 -0.011 -0.013 -0.0067 -0.019 -0.034 -0.0048 -0.016 -0.036 -0.014 -0.0092 -0.019 -0.0095 -0.016 -0.013 -0.012 -0.011 -0.051 -0.0096 -0.011 -0.015 -0.031 -0.076 -0.048 -0.032 -0.05 -0.0062 -0.012 -0.0071 -0.03 1.0 -0.016 -0.035
country_Zambia 0.092 -0.005 -0.0049 -0.033 -0.012 -0.016 0.07 0.036 -0.0014 -0.014 -0.0043 -0.033 -0.017 -0.017 0.021 -0.0025 -0.0074 -0.0092 -0.0077 -0.034 -0.023 -0.0085 0.03 0.0036 0.0032 -0.0061 -0.012 -0.0051 -0.011 -0.0051 -0.00097 -0.0011 -0.021 -0.013 -0.0052 0.0027 -0.0061 -0.00035 -0.00024 -0.0012 -0.0091 -0.0032 -0.014 -0.0011 -0.00072 -0.005 -0.0025 0.063 0.014 0.0046 0.025 0.0017 0.036 -0.0021 -0.002 -0.001 -0.00072 0.003 -0.0064 -0.0019 -0.048 -0.01 -0.005 -0.011 -0.022 0.076 -0.0044 -0.0059 -0.012 -0.003 -0.0016 -0.007 -0.019 -0.0067 -0.014 -0.0059 -0.025 -0.0023 -0.022 -0.0015 -0.0044 -0.016 -0.0032 -0.003 -0.0056 -0.0065 -0.0033 -0.0093 -0.017 -0.0024 -0.0081 -0.018 -0.0071 -0.0045 -0.0091 -0.0047 -0.008 -0.0065 -0.006 -0.0056 -0.025 -0.0047 -0.0055 -0.0073 -0.015 -0.038 -0.023 -0.016 -0.025 -0.0031 -0.006 -0.0035 -0.015 -0.016 1.0 -0.017
country_Zimbabwe -0.092 -0.11 -0.011 -0.076 0.17 -0.049 -0.02 -0.028 -0.003 -0.039 -0.049 -0.073 -0.045 -0.037 0.0039 0.001 0.17 -0.024 -0.017 -0.074 -0.057 -0.018 -0.016 0.012 0.11 -0.015 -0.026 -0.011 -0.024 -0.011 -0.0021 -0.0023 -0.049 -0.031 0.042 -0.0012 -0.013 -0.0025 0.0043 0.21 -0.02 -0.0069 -0.032 -0.0025 -0.0016 -0.032 -0.0042 -0.019 0.014 -0.0041 -0.0098 -0.0068 -0.035 -0.0031 -0.0014 -0.0023 -0.0016 -0.013 -0.014 -0.0041 -0.11 -0.022 0.048 -0.024 -0.048 -0.037 -0.0048 0.19 -0.027 -0.0065 -0.0035 -0.015 -0.042 -0.015 -0.03 -0.013 -0.055 -0.005 -0.047 -0.0032 -0.0096 -0.034 -0.007 -0.0066 -0.012 -0.014 -0.0073 -0.02 -0.037 -0.0052 -0.018 -0.039 -0.016 -0.0099 -0.02 -0.01 -0.018 -0.014 -0.013 -0.012 -0.055 -0.01 -0.012 -0.016 -0.033 -0.082 -0.051 -0.035 -0.054 -0.0067 -0.013 -0.0076 -0.032 -0.035 -0.017 1.0
In [86]:
median_fatal=np.median(features.fatalities)
median_fatal
Out[86]:
0.0
In [87]:
mean_fatal=np.mean(features.fatalities)
mean_fatal
Out[87]:
4.420257164913635
In [88]:
features_small['deadly']=[1 if i > median_fatal else 0 for i in features_small.fatalities]
In [89]:
features_small['deadly'].value_counts()
Out[89]:
0    22639
1    10523
Name: deadly, dtype: int64
In [90]:
target=features_small.deadly
In [91]:
#  Baseline using the smaller dataset
1-features_small['deadly'].mean()
Out[91]:
0.6826789699053133
In [92]:
#Baseline calculated with the full dataset:
baseline=(56660/(56660+26244))
print('Baseline Accuracy: ', baseline)

Baseline Accuracy:  0.6834410884878896

This is the baseline calculated assuming the whole dataset. We get the exact same value so the random sample is representative of dataset.

baseline=(113321/(113321+52487)) print('Baseline Accuracy: ', baseline)

I'm not using the fatalities for obvious reasons so i will drop them at this stage.

In [93]:
features_small.drop(['fatalities', 'deadly'], axis=1, inplace=True)
In [94]:
features_small.shape
Out[94]:
(33162, 115)
In [95]:
features_small.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 33162 entries, 148345 to 98715
Columns: 115 entries, neighbours to country_Zimbabwe
dtypes: int64(2), uint8(113)
memory usage: 4.3 MB
In [96]:
features_small.to_csv('features_small.csv')